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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
RCC, ISEC, IT, WBS
(共催)
2024-03-13
15:05
大阪 大阪大学吹田キャンパス 継続学習型連合学習モデルにおける効率的なリプレイデータの選択
北野優斗神戸大)・王 立華NICT)・小澤誠一神戸大IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78
本研究では,複数組織で日々生成される分散データを継続的に学習して高性能を維持することができる,継続学習型連合学習について... [more] IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78
pp.135-141
MI, MICT
(共催)
2023-11-14
13:40
福岡 九州工業大学戸畑キャンパス 医師の診察法と勾配ブースティング決定木の組み合わせによる植込み型心臓電気デバイスで捉えた不整脈イベントの分類
白江遥人西井伸洋森田 宏岡山大)・諸岡健一熊本大MICT2023-31 MI2023-24
植込み型心臓電気デバイスは,様々な不整脈イベントを記録できる.主なイベントとして,上室不整脈と心室不整脈があるが,これら... [more] MICT2023-31 MI2023-24
pp.25-28
LOIS 2023-03-13
16:35
沖縄 大濱信泉記念館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
投稿に付与されるお気に入り登録数を予測するための教師あり学習に基づくSNSユーザのライフログデータ解析
荒澤孔明松川 瞬杉尾信行和田直史松﨑博季北海道科学大LOIS2022-56
SNSを活用したマーケティングなどでは,人々の関心を誘発させる投稿をいかに制作し,いかに発信するかが重要な課題となる.特... [more] LOIS2022-56
pp.72-76
HWS, VLD
(共催)
2023-03-02
17:15
沖縄 沖縄県青年会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
勾配ブースティング決定木を利用した通信効率に優れる連合学習
嶋村光太郎高前田伸也東大VLD2022-99 HWS2022-70
連合学習は各参加者がプライベートデータを他の参加者に開示することなく協調して学習を行う機械学習手法である.
連合学... [more]
VLD2022-99 HWS2022-70
pp.137-142
IT 2022-07-22
15:05
岡山 岡山理科大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
決定木モデルを仮定した分類におけるメタツリー集合のブースティング的構成によるベイズ近似最適アルゴリズムの研究
馬庭良太一條尚希島田航志松嶋敏泰早大IT2022-28
学習データが与えられた下で,新しい説明変数に対応する目的変数を分類予測する手法の一つに決定木が挙げられる.本研究では,決... [more] IT2022-28
pp.67-72
NLC 2022-03-07
16:15
ONLINE オンライン開催 勾配ブースティングを用いた番組情報抽出
谷岡広樹徳島大)・谷脇研児プラットワークスNLC2021-37
インターネットを用いた動画配信サービスが続々と立ち上がっているが,著者らは現在,番組制作会社のおすすめの番組情報を一元管... [more] NLC2021-37
pp.54-55
SeMI 2022-01-21
15:20
長野 野沢温泉スパリーナ コンベンションホール
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ショートペーパー]小型センサ端末のための非同期分散勾配ブースティング
山下優衣田谷昭仁戸辺義人青学大SeMI2021-64
近年,装着が容易で多数のセンサが搭載されたウェアラブル端末が普及している.これらの端末から取得したデータを用い,機械学習... [more] SeMI2021-64
pp.45-47
SANE 2021-11-12
14:50
ONLINE オンライン開催 GPR data processing methods based on extrem gradient boosting algorithm to detect the backfill grouting of shield tunnel
Xiongyao Xie・○Li ZengBiao ZhouTongji Univ.SANE2021-59
Shield tunnel method is currently the most important method ... [more] SANE2021-59
pp.144-148
ITE-HI, ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
IE, ITS
(共催)
(連催) [詳細]
2020-02-28
14:25
北海道 北海道大学
(開催中止,技報発行あり)
[特別講演]インフラ維持管理データ分析試行 ~ 健全度判定への機械学習適用試行結果について ~
長谷川 蒼湧田雄基阿部真育北大)・鈴木弘武NEXCO東日本
本研究では,高速道路鋼橋のRC 床版の健全度判定において,機械学習を適用した例を報告する。点検データ, 諸元データに加え... [more]
IBISML 2019-03-06
13:30
東京 理研AIP 領域分割学習を用いたブースティング判別器の高速化と顔検出器への応用
森 健竹内純一川喜田雅則九大IBISML2018-115
本論文ではブースティング判別器の高速評価法を提案する.
ブースティングに用いられる判別関数は弱判別器と呼ばれる低精度な... [more]
IBISML2018-115
pp.73-80
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]アンサンブル学習における弱学習器間の相互性指標に基づく学習法の修正に関する一検討
内海翔太亀山啓輔筑波大IBISML2018-102
アンサンブル学習においては,各弱学習器の分類精度や弱学習器間の相補性が統合学習器の分類精度に影響を与える.本研究では相補... [more] IBISML2018-102
pp.429-434
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-20
09:40
福岡 福岡工業大学 並列的なアンサンブル学習におけるデータの重みを用いた相補的な弱学習器の構成
内海翔太亀山啓輔筑波大PRMU2018-37 IBISML2018-14
アンサンブル学習の汎化精度の改善には,各学習器の精度や学習器間の分類の正誤に対する相補性が重要である.本論文では,学習器... [more] PRMU2018-37 IBISML2018-14
pp.9-15
ICD, CPSY, CAS
(共催)
2017-12-14
15:10
沖縄 アートホテル石垣島 190mVから昇圧可能な0.18um標準CMOSプロセスを用いたエネルギーハーベスティング向けCMOSゲート電圧2倍振幅スタートアップボルテージダブラー型チャージポンプ
吉田穣理宮地幸祐信州大CAS2017-91 ICD2017-79 CPSY2017-88
近年、バッテリーの電源が消失したときでも、室内光等の低電力ソースから電源供給を復帰させるコールドスタート機能を持ったIo... [more] CAS2017-91 ICD2017-79 CPSY2017-88
p.127
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 Shapeletおよび局所特徴に対する学習理論とアルゴリズム
末廣大貴畑埜晃平九大/理研)・瀧本英二九大)・山本修司坂内健一慶大/理研)・武田朗子統計数理研/理研IBISML2017-85
 [more] IBISML2017-85
pp.361-368
MW
(第二種研究会)
2017-06-14
- 2017-06-16
海外 KMUTT(タイ・バンコク) Gain-Boosted Feedback Amplifier Design Using Leaky Tapped Transformer
Shingo YasudaShuhei AmakawaHiroshima Univ.
This paper develops a theory on high-gain near-fmax feedback... [more]
SP, IPSJ-SLP
(併催)
2014-07-25
09:30
岩手 ホテル花巻 システム統合を目的とした識別学習の一般的枠組み
太刀岡勇気渡部晋治ルルー ジョナトンハーシー ジョン三菱電機SP2014-65
本報では,音響モデル(ガウス混合モデルおよび深層神経回路網)と識別的特徴量変換を含む,システム統合のための一般的な識別学... [more] SP2014-65
pp.13-18
SP, IPSJ-MUS
(連催)
2014-05-24
11:30
東京 日本大学文理学部キャンパス 百周年記念館 [一般発表]システム統合のための音響モデルの識別学習
太刀岡勇気三菱電機)・渡部晋治ルルー ジョナトンハーシー ジョンMERLSP2014-15
識別学習においては,単一のシステムを用いた場合,評価関数は正解ラベルを参照して音声認識性能が向上するように定められる.こ... [more] SP2014-15
pp.147-152
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]事例間の距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法
藤田慎二郎亀井清華藤田 聡広島大IBISML2013-38
AdaBoostはアンサンブル学習の主要な手法の1つであり,
実装が容易でありながら高い分類精度を持つことが特徴となっ... [more]
IBISML2013-38
pp.15-21
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2013-01-24
15:45
京都 京都大学 ハイブリッド型転移学習による物体検出における学習の効率化
土屋成光山内悠嗣中部大)・山下隆義オムロン)・藤吉弘亘中部大PRMU2012-122 MVE2012-87
統計的学習法に基づく人検出では,学習サンプル収集に伴う人的コストと特定シーンに合わせた再学習の ための時間的コストが大き... [more] PRMU2012-122 MVE2012-87
pp.329-334
IBISML 2012-06-20
14:20
京都 京都キャンパスプラザ Winning the Kaggle Algorithmic Trading Challenge with the Composition of Many Models and Feature Engineering
Ildefons Magrans de AbrilMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2012-12
 [more] IBISML2012-12
pp.79-84
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